在工程设计中，对深度生成模型（DGM）的依赖在近年来激增。然而，评估这些模型主要围绕统计相似性展开，通常忽视了设计约束、多样性和新颖性等关键方面。因此，对于开发和提出更全面、更细致的评估框架的需求变得日益显现。为了解决这个问题，一支研究团队致力于开发和提出一套完整的面向设计的度量标准，旨在更全面地了解DGM在工程设计任务中的能力和限制。
在工程设计中评估深度生成模型主要依赖统计相似性作为主要指标。然而，这种方法忽视了关键的设计约束，限制了探索多样化和新颖化设计解决方案的潜力。为了克服这些局限性，研究团队提出了一套精心挑选的针对工程设计任务的替代评估指标。这些指标涵盖了关键方面，包括约束满足性、多样性、新颖性和目标达成情况，提供了对DGM在工程设计中能力的更全面和深入的评估。
新引入的评估指标涉及工程设计任务的各个关键方面。这些指标包括约束满足性、性能、条件约束遵从性、设计探索和目标达成情况。每个指标都经过精心设计，以捕捉工程设计的复杂性和细微之处，从而更深入地理解DGM的优点和局限。通过将这些指标整合到评估过程中，研究人员和实践者可以更深入地了解设计空间，促进发现新颖和多样化的设计解决方案，并确保符合关键约束。
这些提出的度量标准经过严谨的过程开发，考虑到工程设计任务的多方面性质。它们为评估DGM的性能和能力提供了一个全面的框架，使研究人员和实践者能够做出明智的决策和工程设计的进展。整合这些指标可以促进更健全和深入的评估过程，促进发现符合严格约束并提供新颖和多样化视角的卓越设计解决方案。
该研究强调了在深度生成模型在工程设计领域中的综合评估指标的重要性。通过提供更细致和全面的方式评估DGM的能力，这些提出的度量标准为工程设计的重大进展铺平了道路。综合评估框架使研究人员和实践者能够更全面地探索设计空间，促进发现创新和多样化的解决方案，同时确保符合严格的设计约束。通过整合这些指标，工程设计领域将迎来重大的变革，鼓励探索新颖的设计可能性，打造更加创新和动态的景观。